20 gennaio 2025
Scoprite come gli agenti di intelligenza artificiale utilizzano la computer vision per reinventare le industrie. Esplorate le loro applicazioni in settori come la sicurezza, le auto a guida autonoma e altro ancora.
Ogni settore, dall'industria manifatturiera alla vendita al dettaglio, deve affrontare le proprie sfide di processo e trovare modi innovativi per risolvere questi problemi è sempre stato fondamentale per gestire aziende di successo. Recentemente, gli agenti di intelligenza artificiale sono diventati una soluzione popolare in molti settori. Questi sistemi vanno oltre l'analisi dei dati. Possono anche agire.
Ad esempio, gli agenti AI nel settore manifatturiero possono rilevare i difetti in tempo reale e avviare automaticamente misure di controllo della qualità per mantenere la produzione senza intoppi. Allo stesso modo, nella logistica e nella vendita al dettaglio, possono monitorare più sedi utilizzando la sorveglianza intelligente e avvisare istantaneamente i team in caso di attività insolite.
Con la crescita di questa tendenza, gli agenti di intelligenza artificiale stanno trasformando attivamente i settori industriali in tutto il mondo. Il mercato globale degli agenti AI ha raggiunto i 5,1 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che crescerà fino a 47,1 miliardi di dollari entro il 2030.
Una delle tecnologie chiave che guida questi progressi è la computer vision. Consentendo alle macchine di elaborare e interpretare i dati visivi, l'IA di visione consente agli agenti di IA di eseguire attività di visione computerizzata come il rilevamento di oggetti in tempo reale, la segmentazione di istanze e il tracciamento di oggetti con incredibile precisione. Questa tecnologia colma il divario tra ciò che le macchine vedono e il modo in cui prendono le decisioni, rendendola una parte fondamentale di molte soluzioni basate sull'IA.
In questo articolo esploreremo gli agenti di intelligenza artificiale e la loro relazione con la computer vision. Discuteremo anche i diversi tipi di agenti di intelligenza artificiale e il loro utilizzo nelle applicazioni basate sulla visione. Iniziamo!
Prima di immergerci negli agenti di intelligenza artificiale basati sulla visione, soffermiamoci un attimo sulla comprensione degli agenti di intelligenza artificiale in generale, per capire quanto possano essere versatili questi sistemi.
Un agente di intelligenza artificiale è un sistema intelligente in grado di comprendere e rispondere a compiti o domande senza bisogno dell'aiuto di un umano. Molti agenti di IA utilizzano l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per gestire un'ampia gamma di compiti, dalla risposta a domande di base alla gestione di processi complessi.
Alcuni agenti di IA hanno persino la capacità di apprendere e migliorare nel tempo, a differenza dei sistemi di IA tradizionali che si affidano all'input umano per ogni aggiornamento. Ecco perché gli agenti di IA stanno rapidamente diventando una parte essenziale dell'IA. Possono automatizzare compiti, prendere decisioni e interagire con l'ambiente circostante senza bisogno di una supervisione costante. Sono particolarmente utili per gestire compiti ripetitivi e che richiedono tempo.
Ad esempio, è possibile trovare agenti AI in settori come il servizio clienti e l'ospitalità. Gli agenti AI vengono utilizzati per elaborare i rimborsi e offrire consigli personalizzati sui prodotti nel servizio clienti. Nel settore dell'ospitalità, invece, possono aiutare il personale dell'hotel a gestire le richieste degli ospiti, a ottimizzare il servizio in camera e a suggerire agli ospiti le attrazioni più vicine. Questi esempi dimostrano come gli agenti di intelligenza artificiale stiano rendendo più veloci ed efficienti i processi quotidiani.
Diamo quindi una rapida occhiata a come funzionano gli agenti di intelligenza artificiale. Sebbene ogni agente AI sia unico e progettato per compiti specifici, tutti condividono le stesse tre fasi principali: percezione, decisione e azione.
In primo luogo, nella fase di percezione, gli agenti AI raccolgono informazioni da diverse fonti per capire cosa sta succedendo. La fase successiva è quella decisionale. Sulla base delle informazioni raccolte, utilizzano i loro algoritmi per analizzare la situazione e decidere la migliore linea d'azione. Infine, l'azione. Una volta presa una decisione, la portano a termine, che si tratti di rispondere a una domanda, completare un'attività o segnalare un problema a un umano.
Potrebbe sembrare semplice, ma a seconda del tipo di agente di IA, spesso dietro le quinte si svolgono molte attività per far funzionare questi passaggi. Dall'analisi di dati complessi all'utilizzo di modelli avanzati di apprendimento automatico, ogni agente di IA è costruito per gestire compiti specifici a modo suo.
Ad esempio, mentre molti agenti AI si concentrano sull'elaborazione del linguaggio attraverso l'NLP, altri - noti come agenti AI di visione - integrano la computer vision per gestire i dati visivi. Utilizzando modelli avanzati di visione computerizzata come Ultralytics YOLO11, gli agenti AI di visione possono eseguire analisi più precise delle immagini.
Utilizziamo le auto a guida autonoma come esempio per vedere come funzionano gli agenti di visione AI attraverso le tre fasi principali descritte sopra:
Le auto a guida autonoma di Waymo sono un ottimo esempio di questa tecnologia. Utilizzano agenti di visione AI per comprendere l'ambiente circostante, prendere decisioni in tempo reale e percorrere le strade in modo sicuro ed efficiente senza l'intervento umano.
Dopo aver visto come funzionano gli agenti di IA e come utilizzano la computer vision, analizziamo i diversi tipi di agenti di IA. Ogni tipo è progettato per compiti specifici, da azioni semplici a processi decisionali e di apprendimento più complessi.
Gli agenti riflessi semplici sono il tipo più elementare di agente AI. Rispondono a input specifici con azioni predefinite, basate esclusivamente sulla situazione attuale, senza considerare la storia o i risultati futuri. Questi agenti utilizzano in genere semplici regole "se-allora" per guidare il loro comportamento.
Per quanto riguarda l'analisi delle immagini, un semplice agente riflesso potrebbe essere programmato per rilevare un particolare colore (come il rosso) e attivare un'azione immediata (come evidenziare o contare gli oggetti rossi). Sebbene ciò possa funzionare per compiti semplici, non è sufficiente in ambienti più complessi, poiché l'agente non impara o si adatta alle esperienze precedenti.
Gli agenti riflessivi basati su modelli sono più avanzati dei semplici agenti riflessivi, perché utilizzano un modello interno dell'ambiente per comprendere meglio la situazione. Questo modello consente loro di gestire le informazioni mancanti o incomplete e di prendere decisioni più informate.
Prendiamo ad esempio i sistemi di telecamere di sicurezza AI. Gli agenti di intelligenza artificiale integrati in essi possono utilizzare la computer vision per analizzare ciò che accade in tempo reale. Possono confrontare i movimenti e le azioni con un modello di comportamento normale, aiutando a individuare attività insolite, come il taccheggio, e a segnalare con maggiore precisione potenziali minacce alla sicurezza.
Pensate a un drone per il monitoraggio delle colture. Il drone regola la sua traiettoria di volo per coprire più terreno evitando gli ostacoli e seleziona il percorso migliore per il lavoro. Ciò significa che il drone valuta diverse azioni potenziali, ad esempio quale area privilegiare o come navigare in modo efficiente, e sceglie quella che massimizza la sua efficacia.
Allo stesso modo, gli agenti basati sull'utilità sono progettati per scegliere l'azione migliore tra diverse opzioni per ottenere il massimo beneficio o risultato. Gli agenti AI di visione progettati per questo scopo possono elaborare e analizzare diversi input visivi, come immagini o dati di sensori, e selezionare il risultato più utile in base a criteri predefiniti.
Gli agenti basati sugli obiettivi sono simili agli agenti basati sull'utilità perché entrambi mirano a raggiungere obiettivi specifici. Tuttavia, gli agenti goal-based si concentrano esclusivamente sulle azioni che li avvicinano all'obiettivo definito. Valutano ogni azione in base al modo in cui contribuisce al raggiungimento dell'obiettivo, senza soppesare altri fattori come il valore complessivo o i compromessi.
Ad esempio, un'auto a guida autonoma opera come un agente basato sugli obiettivi quando il suo obiettivo è raggiungere una destinazione. Elabora i dati provenienti dalle telecamere e dai sensori dell'intelligenza artificiale per prendere decisioni come evitare gli ostacoli, rispettare i segnali stradali e scegliere le svolte giuste per mantenere la rotta. Queste decisioni sono guidate esclusivamente dall'allineamento con l'obiettivo di raggiungere la destinazione in modo sicuro ed efficiente. A differenza degli agenti basati sull'utilità, gli agenti basati sull'obiettivo si concentrano solo sul raggiungimento dell'obiettivo senza considerare criteri aggiuntivi come l'efficienza o l'ottimizzazione.
Se avete familiarità con la computer vision, avrete sentito parlare di fine-tuning, un processo in cui i modelli migliorano imparando da nuovi dati. Gli agenti di apprendimento funzionano in modo simile, adattandosi e migliorando nel tempo man mano che acquisiscono esperienza. In applicazioni come il controllo qualità basato sulla visione, questi agenti migliorano nel rilevare i difetti a ogni ispezione. Questa capacità di affinare le proprie prestazioni è particolarmente importante in campi come l'aviazione, dove sicurezza e precisione sono fondamentali.
Gli agenti gerarchici semplificano le attività complesse suddividendole in fasi più piccole e gestibili. Un agente di livello superiore supervisiona il processo complessivo, prendendo decisioni strategiche, mentre gli agenti di livello inferiore gestiscono compiti specifici. È più efficiente quando si tratta di operazioni che prevedono più fasi e un'esecuzione dettagliata.
Ad esempio, in un magazzino automatizzato, un robot di livello superiore può pianificare il processo di smistamento, decidendo quali articoli devono andare in quali aree. Allo stesso tempo, i robot di livello inferiore si concentrano sull'identificazione degli articoli utilizzando la visione computerizzata, analizzando caratteristiche quali dimensioni, forma o etichette e organizzandoli nei contenitori corretti. Una chiara divisione delle responsabilità aiuta il sistema a funzionare senza problemi.
Il cuore di un agente AI con capacità di visione è un modello di visione computerizzata. Uno dei modelli di visione computerizzata più recenti e affidabili oggi disponibili è Ultralytics YOLO11. YOLO11 è noto per la sua efficienza e precisione in tempo reale, che lo rendono perfetto per le attività di computer vision.
Ecco i diversi processi coinvolti nella creazione di un proprio agente AI con le funzionalità di YOLO11:
Gli agenti di intelligenza artificiale integrati con la visione computerizzata (vision AI) stanno cambiando i settori industriali automatizzando le attività, rendendo i processi più veloci e migliorando il processo decisionale. Dalle città intelligenti che controllano il traffico ai sistemi di sicurezza che utilizzano il riconoscimento facciale, questi agenti stanno portando nuove soluzioni a problemi comuni.
Inoltre, possono continuare ad apprendere e migliorare nel tempo, rendendosi utili in ambienti in continua evoluzione. Con strumenti come YOLO11, la creazione e l'utilizzo di questi agenti di intelligenza artificiale sono più semplici e portano a soluzioni più intelligenti ed efficienti.
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